深度学习，让IPMN患者的三维MRCPs“更多选择、更多精彩”

　　多项研究表明，胰腺导管内乳头状黏液瘤(IPMNs)具有一定的恶性潜能，病理分级多样，从低级到高级发育不良，部分甚至可进展为浸润性癌。现阶段，磁共振成像(MRI)是临床上首选的IPMNs诊断及随访成像方式，其中三维(3D)磁共振胰胆管成像(MRCP)是一项关键技术。

　　为改善MRI的时间和空间分辨率，可在1.5或3T的图像或K空间域中使用平行成像(PI)，然而其检查时间和空间分辨率的提高是有限制的。最近，压缩感知(CS)技术已被引入临床以减少K空间样本的数量。然而与PI相比，CS的缺点之一是信噪比(SNR)较低。与单独使用CS相比，CS和PI的组合提供了更好的图像质量。2020年，临床上引入了使用每个重复时间(TR)技术的多个K空间数据采集(快速3Dm)技术。深度学习重建(DLR)可改善各种解剖学领域的成像质量，已被多项研究证明可以改善由CS和PI获取的MRI图像质量。

　　近日，发表在European Radiology杂志的一项研究比较了IPMN患者使用各种技术获得的采集时间和图像质量之间的差异，并进一步明确了DLR的临床实用价值，为临床获得准确的IPMN诊断及随访评估提供了技术支持。

　　本研究回顾性地纳入了32名IPMN患者，每位患者均接受了使用PI、Fast 3Dm和CS与PI获得的3D MRCPs，并在有和没有DLR的情况下进行了重建。使用Tukey's HSD测试比较了所有方案获得的采集时间、信噪比(SNR)和对比度-噪声比(CNR)。内窥镜超声、ERCP、手术或病理检查的结果被确定为标准参考，并通过McNemar检验比较所有三维MRCP方案的分布分类。

　　有和没有DLR的Fast 3Dm和CS的采集时间明显短于有和没有DLR的PI(P < 0.05)。有DLR的每个MRCP序列的SNR和CNR都明显高于无DLR的序列(P < 0.05)。有DLR和无DLR的PI和有DLR的快速3Dm的IPMN分布准确性明显高于无DLR的快速3Dm和无DLR的PI的CS(p < 0.05)。

　　本研究发现，DLR可改善使用PI、Fast 3Dm或CS与PI获得的3D MRCP的图像质量和IPMN评估能力。此外，快速3Dm和使用PI的CS在IPMN患者的MRCP中可作为PI的替代技术使用，这为IPMN的准确诊断及评估提供了技术参考及依据。

　　原文出处：

　　Takahiro Matsuyama,Yoshiharu Ohno,Kaori Yamamoto,et al.Comparison of utility of deep learning reconstruction on 3D MRCPs obtained with three different k-space data acquisitions in patients with IPMN.DOI:10.1007/s00330-022-08877-2

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